用Pandas 处理大数据的3种超级方法

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。

原文链接：3 simple ways to handle large data with
Pandas
作者 | George Seif
译者 | jojoa

易上手， 文档丰富的Pandas 已经成为时下最火的数据处理库。此外，Pandas数据处理能力也一流。

其实无论你使用什么库，大量的数据处理起来往往回遇到新的挑战。
数据处理时，往往会遇到没有足够内存（RAM）这个硬件问题。 企业往往需要能够存够数百， 乃至数千 的GB 数据。
即便你的计算机恰好有足够的内存来存储这些数据， 但是读取数据到硬盘依旧非常耗时。
别担心！ Pandas 数据库会帮我们摆脱这种困境。 这篇文章包含3种方法来减少数据大小，并且加快数据读取速度。 我用这些方法，把超过100GB 的数据， 压缩到了64GB 甚至32GB 的内存大小。

快来看看这三个妙招吧。

数据分块

csv 格式是一种易储存， 易更改并且用户易读取的格式。 pandas 有read_csv ()方法来上传数据，存储为CSV 格式。当遇到CSV 文件过大，导致内存不足的问题该怎么办呢？试试强大的pandas 工具吧！我们先把整个文件拆分成小块。这里，我们把拆分的小块称为chunk。

一个chunk 就是我们数据的一个小组。 Chunk 的大小主要依据我们内存的大小，自行决定。

过程如下：

1.读取一块数据。
2.分析数据。
3.保存该块数据的分析结果。
4.重复1-3步骤，直到所有chunk 分析完毕。
5.把所有的chunk 合并在一起。

我们可以通过read_csv()方法Chunksize来完成上述步骤。 Chunksize是指pandas 一次能读取到多少行csv文件。这个当然也是建立在RAM 内存容量的基础上。
假如我们认为数据呈现高斯分布时， 我们可以在一个chunk 上， 进行数据处理和视觉化， 这样会提高准确率。

当数据稍微复杂时， 例如呈现泊松分布时， 我们最好能一块块筛选，然后把每一小块整合在一起。 然后再进行分析。很多时候， 我们往往删除太多的不相关列，或者删除有值行。 我们可以在每个chunk 上，删除不相关数据， 然后再把数据整合在一起，最后再进行数据分析。

代码如下：

删除数据

有时候， 我们一眼就能看到需要分析的列。事实上， 通常名字，账号等列，我们是不做分析的。

读取数据前， 先跳过这些无用的列，可以帮我们节省很多内存。 Pandas 可以允许我们选择想要读取的列。

把包含无用信息的列删除掉， 往往给我们节省了大量内存。

此外，我们还可以把有缺失值的行，或者是包含“NA” 的行删除掉。 通过dropna()方法可以实现：

有几个非常有用的参数，可以传给dropna():

• how: 可选项：“any”(该行的任意一列如果出现”NA”， 删除该行)
• “all” (只有某行所有数数据全部是”NA” 时才删除)
• thresh: 设定某行最多包含多少个NA 时，才进行删除
• subset: 选定某个子集，进行NA 查找

可以通过这些参数， 尤其是thresh 和 subset 两个参数可以决定某行是否被删除掉。

Pandas 在读取信息的时候，无法删除列。但是我们可以在每个chunk 上，进行上述操作。

为列设定不同的数据类型

数据科学家新手往往不会对数据类型考虑太多。 当处理数据越来越多时， 就非常有必要考虑数据类型了。

行业常用的解决方法是从数据文件中，读取数据， 然后一列列设置数据类型。 但当数据量非常大时， 我们往往担心内存空间不够用。

在CSV 文件中，例如某列是浮点数， 它往往会占据更多的存储空间。 例如， 当我们下载数据来预测股票信息时， 价格往往以32位浮点数形式存储。

但是，我们真的需要32位浮点数码？ 大多数情况下， 股票价格以小数点后保留两位数据进行交易。 即便我们想看到更精确的数据， 16位浮点数已经足够了。

我们往往会在读取数据的时候， 设置数据类型，而不是保留数据原类型。 那样的话，会浪费掉部分内存。

通过read_csv() 中设置dtype参数来完成数据类型设置。还可以设置字典类型，设置该列是键， 设置某列是字典的值。

请看下面的pandas 例子：

文章到这里结束了！ 希望上述三个方法可以帮你节省时间和内存。